正版资源2022年《AI与量化》系列视频
《2022年《AI与量化》系列视频》欢迎来到2022年的《AI与量化》系列视频课程。 这是一门精心设计的课程，旨在帮助程序员更好地了解和运用人工智能（AI）以及量化分析的有关知识。【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。
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这套 2022 年的《AI 与量化》系列，定位不是财经科普，而是给有编程底子的开发者看的技术实现录屏。它把「AI 模型怎么落到量化流程里」拆成了可复现的工程片段：数据怎么进来、特征怎么算、模型怎么训、信号怎么回测、结果怎么评估。如果你打算自己动手搭一条链路，而不是只看视频过一遍，这份资料的参考价值会明显更高。
技术栈与整体结构
整条链路大致沿用量化研究的常规分层：数据层负责行情与基本面的获取和清洗，特征层做因子构造与标准化，模型层用机器学习方法做预测或分类，策略层把预测转成持仓信号，最后由回测层给出收益与风险指标。AI 部分并没有停在调包层面，而是把监督学习的标注方式、训练集与验证集的切分逻辑、以及防止未来函数泄漏的细节都摆到了台面上——这恰恰是量化里最容易翻车、也最值得对照代码逐行看的地方。
需要说明的是，这类内容的价值不在算法本身多新，而在于它把「研究脚本」和「可运行的工程代码」之间的落差补上了。很多教程只给一个 notebook，这里更接近一个能顺着跑下来的小项目结构。
可复用的模块思路
- 数据管道：把取数、缺失值处理、对齐交易日历封装成独立函数，而不是散落在各处。复用点在于换一个数据源时只需改入口，下游逻辑不动。
- 特征工程模板：因子的计算与中性化、去极值、标准化通常是固定套路，抽成一组可配置的转换步骤，方便横向替换因子做对比实验。
- 模型封装：训练、预测、持久化用统一接口包住，这样换模型（从树模型到神经网络）时上层策略代码不用重写。
- 回测与评估：把手续费、滑点、持仓约束这些现实因素显式建模，评估指标不只看收益，也看回撤和换手率。
把这四块当成四个独立单元来读，比按视频顺序被动跟一遍收获更大：每看完一块，先自己用假数据或小样本把它复现出来，再往下走。
自学路径建议
建议不要一口气刷完。可以先从数据与回测这两块切入，因为它们决定了后面所有实验是否可信；确认回测框架能跑通、指标算得对之后，再回到特征和模型部分做迭代。中途每两三个小节停下来，把当天写的函数整理进一个自己的小仓库——这套内容真正的产出应该是你自己的代码库，而不是看完的进度条。
遇到涉及模型调参的章节，别急着抄最终参数。先想清楚作者为什么在某个环节选择这种标注方式或切分策略，这类判断比具体数值更可迁移，也更容易在面试或实际项目里讲清楚。
适合谁拿来对照
如果你已经有 Python 基础，做过一点数据处理，想搞清楚机器学习在量化场景里具体长什么样，这套资料适合当参照物：一边看它的实现方式，一边写自己的版本，遇到分歧就回代码里找原因。反过来说，如果你期待的是拿来即用的盈利策略，这里给不了——它更像一份工程结构参考，教你把一条 AI 量化链路搭得干净、可调试、可替换。
欢迎来到2022年的《AI与量化》系列视频课程。 这是一门精心设计的课程，旨在帮助程序员更好地了解和运用人工智能（AI）以及量化分析的有关知识。
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《2022年《AI与量化》系列视频》欢迎来到2022年的《AI与量化》系列视频课程。 这是一门精心设计的课程，旨在帮助程序员更好地了解和运用人工智能（AI）以及量化分析的有关知识。【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（25 节）
* Playground试炼（一）.mp4
* Playground试炼（二）.mp4
* 试炼（三）.mp4
* 试炼（四）.mp4
* AI与量化第14期：Keras框架实验源码（三）.mp4
* AI与量化第15期：Keras框架实验源码（四）.mp4
* AI与量化第16期：Keras框架实验源码（五）.mp4
* AI与量化第17期：Keras开源神经网络框架-跑通Mnist数据.mp4
* AI与量化第18期：全联接神经网络Mnist手写体识别实验源码讲解.mp4
* AI与量化第1期：Rosenblatt感知器.mp4
* 5卷积神经网络实验源码.mp4
* AI与量化第21期：CNN卷积神经网络源码.mp4
* AI与量化第22期：RNN递归神经网络实验源码.mp4
* AI与量化第23期：LSTM长短期记忆神经网络.mp4
* AI与量化第24期：GRU门控循环单元.mp4
* AI与量化第25期：用全联接神经网络预测股票价格.mp4
* AI与量化第3期：梯度下降方法源码.mp4
* AI与量化第4期：梯度下降与反向传播拟合y=wx+b代码.mp4
* AI与量化第5期：加入sigmoid激活函数源码.mp4
* AI与量化第6期：带有一个隐藏层的深度神经网络源代码.mp4
* AI与量化第7期：带有两个特征维度的神经网络.mp4
* AI与量化第8期：Keras框架实验源码（一）.mp4
* AI与量化第9期：Keras框架实验源码（二）.mp4
* AI与量化番外篇：Mac系统安装Keras和Tensorflow.mp4
* AI与量化番外篇：Pycharm配置Keras和Tensorflow环境.mp4
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